PyTorchで使うものまとめ[随時更新]

ここでは、PyTorchを使ったネットワーク以外の話をします。

PyTorch独自の”torch型”の変数とnumpyの”narray型”の相互変換などネットワーク構築とは直接関係ないけどよく使うものをまとめていきます。

デバイス(GPU)の確認

GPU(cuda)が使える状態か調べる時に使います。

#cudaが使える場合はTrueを返す
torch.cuda.is_available()

#デバイスの指定に使える
device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

x = x.to('cpu').detach().numpy().copy()

#もしくは
 = x.to('cpu').detach().clone().numpy()

x = torch.from_numpy(X)

リスト、タプルから生成できます。
Numpy ndarrayにも対応していますが、”ndarray”から”tensor”に変換する”from_numpy”メソッドもあります。

x = torch.tensor([[1,2,3],
                  [4,5,6]],
                 dtype=torch.float32,
                 #device=
                )

#int型の場合
x = torch.IntTensor(10, 10, 10)
#float型の場合
x = torch.FloatTensor(10, 10, 10)

torch.cat((x, y), axis=0)